Como se introdujeron seguridad de los datos de los usuarios y las políticas de protección de privacidad, las empresas en la innovación para proporcionar a los usuarios con mejores servicios también se enfrentan con el problema de la seguridad de los datos y la privacidad del usuario. El estudio federal es ayudar a las empresas, de conformidad con las políticas de seguridad de datos y los reglamentos, la innovación continua y una mejor producción de servicios, mejorar la calidad del servicio.
Actualmente, la tecnología de aprendizaje federal ha estado en control del riesgo financiero, la asistencia sanitaria, las ciudades inteligentes, servicios en la nube inteligentes y al por menor y otras industrias, para lograr un campo de aplicación baja, el futuro está ligado a una gama más amplia de aplicaciones. Por lo tanto, la comprensión de esta tecnología ayudará a los desarrolladores en la normalización gradual del entorno de datos grande, mejor para aplicaciones de datos. Proyecto GitHub: https: //github.com/FederatedAI/FATE
Y si desea ponerse en contacto con el estudio federal, no vamos a abrir en torno a un marco de código abierto - DESTINO (Federated AI Tecnología Enabler) , un estudio federal de código abierto de primer grado industrial del mundo, DESTINO aprendizaje de marco para apoyar el sistema federal, la máquina de aprendizaje, el aprendizaje profundo , el aprendizaje de transferencia federal proporciona mecanismo de aprendizaje de alto rendimiento, el propio destino también es compatible con una variedad de seguridad de protocolo de cálculo de múltiples partes, como el cifrado homomorphic, compartición de secretos, hashes, etc., con un amistoso soluciones de gestión de información de la interacción entre dominios.
Si desea que el marco clásico de esta entrada, o el destino ya está en uso, y estos problemas probablemente aparecerá ahora o en el futuro:
- DESTINO arquitectura básica de qué? ¿Cuáles son las ventajas?
- Cómo utilizar la implementación de clústeres destino es completo entorno para construir?
- Cómo el desarrollo de algoritmos DESTINO combate real?
Para responder a estas preguntas, que el aprendizaje de la máquina, la Federal interesado en aprender o trabajar en una aplicación más en profundidad se puede dominar este marco clásico y su uso, el equipo oficial lanzó una especial comenzó ** "Inicio rápido estudio federal - a partir de cero DESTINO detallada plataforma de código abierto. "** Por supuesto, 120min puede captar rápidamente marco de destino.
En este 120min, ganarás:
arquitectura de sistema detallado y la práctica 1.FATE
- DESTINO arquitectura del sistema conjunto y los datos de flujo detallado
- La gestión federal y la programación de aprendizaje modelado Pipeline
- la publicación del modelo y de la práctica en línea de razonamiento
Guía 2.FATE clúster de despliegue
- configuración del entorno de fundación DESTINO Introducción
- paquete de compilador de código detallada
- Publicar y desplegar completamente probado
diseño del módulo algoritmo de 3.FATE y funcionamiento práctico usar
- de apoyo DESTINO componentes algorítmicos introdujeron
- 10min algoritmo de inicio rápido
- DESTINO bordo de una exposición central
- DESTINO desarrollo práctico algoritmo
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